提速道岔小波包能量熵故障诊断方法

将小波包变换应用于S700K型提速道岔转辙机故障诊断中,以微机监测系统采集的S700K型转辙机三相交流电流为信号源,基于小波包多尺度分析对道岔转辙机正常工作状态和各故障状态下的三相交流电流进行分解,并通过小波包能量熵提取故障特征,然后根据能量熵定义故障诊断指标,并对每相电流的故障诊断指标设定2个阈值,来定量划分故障类型。实验结果表明:道岔不同故障情况下,三相电流小波包能量熵分布有一定的规律,故障诊断指标阈值的设定能有效划分道岔故障类型,待测样本测试结果与现场诊断结果一致。     

基于小波分解改进算法和峭度最大原则的滚动轴承故障诊断研究

针对滚动轴承振动信号具有非平稳性以及工作情况下难以获得故障频率的情况,文章提出了一种基于小波分解改进算法和峭度最大原则对滚动轴承进行诊断的方法。首先,对小波分解改进算法进行验证,发现小波分解改进算法能够很好地克服小波分解传统算法过程中出现的频率混淆问题;然后,在小波分解改进算法的基础上,利用峭度最大原则选取故障频段,对其进行Hilbert包络解调和傅里叶变换来查看故障频率,最后通过美国凯斯西储大学实验室提供的数据对上述方法进行验证,并与小波分解传统算法进行了对比。结果表明,基于小波分解改进算法和峭度最大原则的故障诊断方法能够更加精准地识别故障频率,克服主频偏移的问题,有效地解决频率折叠现象和真实频率的映像问题,具有较好的可行性和优越性。     

基于冲击回波法的混凝土-围岩缺陷检测与信号处理研究

喷射混凝土?围岩(Concrete-Rock,CR)结构的界面黏结缺陷隐蔽性强,缺乏具体有效的质量评价方法.鉴于冲击回波法的传统信号分析方法难以准确识别此类分层结构内部缺陷情况,设计不同接触质量、不同厚度的CR试件,进行冲击回波试验.对回波信号进行频域分析和时频域分析,并对回波信号进行小波包分解,计算小波包相对能量特征值作为支持向量机的输入向量,对不同缺陷进行识别.研究结果表明,CR结构的频域结果中存在多峰值现象,而时频分析综合了时间与频率信息,可获得较好效果,基于小波包相对能量的机器分类可识别缺陷特征,识别率在80％以上.     

基于小波能量熵的铁路简支钢桁梁桥损伤预警方法

以铁路简支钢桁梁桥为研究对象,将列车荷载简化为移动荷载列,对移动荷载作用下的结构响应进行离散小波变换,计算各层小波能量。利用小波能量熵对信号突变的敏感性,提出一种基于小波能量熵的桥梁损伤预警方法,并应用该方法对某下承式钢桁梁桥各种类型损伤预警工况进行分析,研究损伤程度、损伤位置和测点位置对预警效果的影响规律。结果表明:所提方法可对钢桁梁桥不同位置和程度损伤的出现时刻进行准确预警,具有较强的鲁棒性,且可较为完善地解决边界效应问题;损伤预警效果与损伤程度呈正相关,测点位置与损伤位置距离越近,损伤预警效果越明显。     

高速列车监测数据处理及故障诊断

车体性能好坏直接影响列车的行车安全,文章利用安装在车体上的传感器所采集到的振动信号,选取合适的信号特征提取方法进行评估,达到列车故障早期预警的目的。试验数据表明,车体的振动信号具有非线性、非平稳的特点,先对振动信号提取小波包能量矩特征进行时频域分析,发现该特征提取方法可以直观地反映车辆横向和垂向振动情况。引入基于局部分析的拉普拉斯特征映射算法(LE),对故障工况的小波包能量矩熵特征所构造的高维特征向量空间进行降维,发现能够从垂向加速度信号识别出空气弹簧失气工况,从横向加速度信号识别出抗蛇行减振器故障和横向减振器故障。这与车辆动力学分析结果一致,同时也证实了流形学习方法对列车性能评估具有一定的作用。     

基于小波包能量熵的钢轨波磨检测方法

针对目前轨道波浪型磨损检测效率慢、成功率低等问题,提出一种基于小波包能量熵的轨道波磨检测技术。首先建立轨道波磨简化模型及车辆集总化参数模型并搭建SIMPACK仿真动力学模型,其次创新性地将小波包和能量熵相结合应用在轨道波磨检测领域,再通过仿真模型得到不同波磨分组下的轴箱振动响应,然后对振动加速度信号进行4层小波包分解并计算各节点的小波包能量和小波包能量熵,最后通过对比分析仿真结果确定轨道波磨故障类型。     

基于小波分析的齿轮箱故障诊断

通过对齿轮箱噪声机理进行研究,建立了相应的数学模型,提出了一种基于小波变换的故障诊断方法.其基本思想是:首先利用小波变换的多分辨率特性,滤除信号的随机噪声,并将提纯后的信号分解到不同的频区;通过对各频区信号进行比较与分析,选取能量集中、包含了调制成分的部分进行复小波变换,利用多尺度小波包络谱获得信号的包络信息;最后,结合傅里叶频谱,确定齿轮箱的故障原因.研究结果表明:该方法能有效识别出齿轮箱系统中轴和齿轮的缺陷,并能锁定故障发生位置、衡量故障程度.     

基于小波包能量谱的地铁隧道健康监测预警

基于小波包变换对环境激励下的加速度响应信号进行分析,根据加速度响应信号的能量谱提出两种健康监测的预警指标,并采取统计小波包能量谱来研究小波包能量分布的收敛性,以确定损伤识别预警的基准阈值。以武汉地铁3号线王宗区间隧道运营阶段为背景,考虑到隧道内复杂环境引起的随机噪声对加速度响应信号损伤识别敏感性具有一定影响,提出一种基于小波包变换的多阈值去噪法,基本原理即对每个小波包分解系数选取合适的阈值准则并进行降噪处理。实际工程表明:10-1Hz以下加速度响应信号的信息均得到保存,在剔除噪声的同时有效保护各频段的有用信息,可用于实际工程信号降噪过程中;随着数据段数n的增加,预警指标能量改变偏差ED与能量变化方差EV趋于稳定,可以有效判断结构损伤的全过程变化,表明通过收敛值得到的预警阈值在实际应用中具有可行性。     

基于小波包和RBF神经网络的轨道车辆滚动轴承故障诊断

针对轨道车辆的滚动轴承故障诊断问题,提出了一种小波包与RBF神经网络相结合的故障诊断方法.首先对采集到的振动数据进行小波消噪,然后利用小波包分解提取故障信号的能量特征向量,最后利用提取的能量特征训练RBF神经网络,进行故障诊断.诊断结果表明,基于小波包和RBF神经网络的轨道车辆滚动轴承故障诊断方法能够较好的诊断出轨道车辆的轴承故障类型,具有一定的实际应用价值.     

小波变换在结构损伤识别中的应用研究

针对土木工程结构的复杂性和数据的不完备性，以小波分析为理论基础，结合多尺度分析理论和数值模拟，对结构损伤识别进行了研究。主要分析了结构动力参数在损伤后的变化特征，对单自由度框架的加速度信号进行小波分析，得到结构损伤的时刻；研究了利用空间域信息对结构损伤位置的识别问题，对带裂缝悬臂梁的变形曲线进行小波变换，判定了结构损伤位置。